Программируем с PyTorch Год издания: 2020 Автор: Ян Пойнтер Издательство: Питер ISBN: 978-5-4461-1677-5 Серия: Бестселлеры O’Reilly Язык: Русский Формат: PDF/DjVu Качество: Издательский макет или текст (eBook) Интерактивное оглавление: Нет Количество страниц: 256 Описание: PyTorch – это фреймворк от Facebook с открытым исходным кодом. Узнайте, как использовать его для создания собственных нейронных сетей.
Ян Пойнтер поможет разобраться, как настроить PyTorch в облачной среде, как создавать нейронные архитектуры, облегчающие работу с изображениями, звуком и текстом. Книга охватывает важнейшие концепции применения переноса обучения, модели отладки и использования библиотеки PyTorch. Вы научитесь:
- Внедрять модели глубокого обучения в работу
- Использовать PyTorch в масштабных проектах.
- Применять перенос обучения.
- Использовать PyTorch torchaudio и сверточные модели для классификации аудиоданных.
- Применять самые современные методы NLP, используя модель, обученную на «Википедии».
- Выполнять отладку моделей PyTorch с TensorBoard и флеймграф.
- Развертывать приложения PyTorch в контейнерах.
«PyTorch – это одна из самых быстрорастущих библиотек глубокого обучения, соперничающая с гигантом Google – TensorFlow – практически на равных. Книга обязательно должна стать настольной для каждого программиста и разработчика алгоритмов машинного обучения, которые хотят использовать PyTorch в своей работе».
Анкур Патель, вице-президент направления Data Science в компании 7Park Data.
Ян Пойнтер (Ian Pointer) – дата-инженер, создает решения машинного обучения для клиентов из списка Fortune 100. В настоящее время работает в Lucidworks, где занимается разработкой NLP-приложений и проектированием.
Примеры страниц
Оглавление
ГЛАВА 1. НАЧАЛО РАБОТЫ С PYTORCH 21
ГЛАВА 2. КЛАССИФИКАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ PYTORCH 38
ГЛАВА 3. СВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ 59
ГЛАВА 4. ПЕРЕНОС ОБУЧЕНИЯ И ДРУГИЕ ФОКУСЫ 79
ГЛАВА 5. КЛАССИФИКАЦИЯ ТЕКСТА 101
ГЛАВА 6. ПУТЕШЕСТВИЕ В МИР ЗВУКОВ 127
ГЛАВА 7. ОТЛАДКА МОДЕЛЕЙ PYTORCH 156
ГЛАВА 8. PYTORCH В РАБОЧЕЙ СРЕДЕ 183
ГЛАВА 9. PYTORCH НА ПРАКТИКЕ 213
